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131.
惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该... 相似文献
132.
采用固相合成法制备CuO掺杂的0.2(Na0.5La0.5)TiO3 0.8CeO2复合微波介质陶瓷材料.研究了CuO对该复合体系的烧结性能、微观结构和微波介电性能的影响.研究表明,CuO有效地降低了该复合体系的烧结温度,改善了体系的微观结构.随CuO含量的增加,体系的介电常数εr和Qf值均不断下降.当CuO的掺入量为0.25%(质量分数),在1 400℃烧结,保温2.5 h的条件下,在该复合体系中可得到εr=39.1,Qf=15130 GHz的最佳微波介电性能. 相似文献
133.
基于改进差分进化算法的超临界水氧化动力学参数估计 总被引:5,自引:0,他引:5
为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的概率。与传统的差分进化算法(DE)相比较,MDE算法的离线性能和在线性能都有较大的改进,搜索到全局最优解的概率获得较大提高,对算法参数的敏感性低。将MDE算法应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估算,获得模型的拟合相对误差绝对值之和比文献报道值降低了14.2%。 相似文献
134.
供应链终端随机需求的分布不确定时,制造商和零售商将根据各自掌握信息推断需求分布。若零售商不与制造商分享历史需求数据,制造商将根据零售商的历史订单数据进行需求推断。分析了制造商是否有历史需求数据时的价格决策、零售商相应的订购决策,以及供应链成员之间需求数据分享决策。结论显示:制造商根据零售商订单数据推断的需求过高时,将制定较高的批发价格;零售商的期望利润将比与制造商分享需求数据时少,零售商与制造商共享终端需求数据的可能性较大。进一步分析了激励供应链成员分享需求信息并增加供应链利润的协调机制。 相似文献
135.
远程采集监控SCADA技术在泵站管理上的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了一种针对城市污水泵站管理,进行集中调度和控制的实现方案,包括系统结构、功能、通讯、软件设计等多方面的内容,使得泵站管理集中、方便、灵活,提高了污水输配效率,获2004年安徽省科技进步三等奖。 相似文献
136.
准噶尔盆地玛湖凹陷南斜坡二叠系下乌尔禾组具有良好的勘探前景,为明确该区储层特征及主控因素,通过岩芯观察、铸体薄片、扫描电镜及储层物性等手段,对二叠系下乌尔禾组砾岩储层特征及主控因素进行了研究.结果表明,下乌尔禾组储层岩石类型主要为岩屑砂岩,胶结类型以泥质、沸石胶结为主,结构及成分成熟度较低.储层储集空间类型多样,以剩余... 相似文献
137.
潘集矿区松散沉积物颗粒的分形特征 总被引:1,自引:0,他引:1
根据分形理论,对潘集矿区底含沉积物的68个样品进行了颗粒分形计算。结果表明,所有样品皆具有良好的分形特征,分维值(D)在2.52~2.80之间,平均值为2.69;分维值与表征沉积物水理性质的指标黏土质量分数、不均匀系数以及渗透系数有较密切的关系,可以作为沉积物粒度分析的参数之一。 相似文献
138.
由于无线传感器网络节点使用干电池和纽扣电池供电的特点,限制了网络节点能量的使用。而传感器网络中能量的控制主要由MAC层和路由层完成,MAC层相对于路由层对能量的控制更为直接和频繁。文章分析了传感器网络的MAC协议中能量消耗的各种原因,并针对各种原因提出了相应的解决办法,可以较好地延长网络的使用寿命。 相似文献
139.
基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种与支持向量机(SVM)函数形式相同的稀疏概率模型--关联向量机(RVM),其训练是在贝叶斯框架下进行的,在处理具有噪声的函数回归时,RVM具有很出色的性能.与SVM相比不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数,核函数选择也不受限制.将RVM应用于PTA装置溶剂脱水塔塔顶塔底组分软测量建模,仿真结果表明:该方法预测精度较高,具有一定的应用价值. 相似文献
140.
基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。 相似文献